Este módulo de orientación define el alcance de Ética de la IA en educación, sus usos habituales y su lugar dentro de Educación, enseñanza y formación. El estudiante aclara objetivos, requisitos previos, plan de estudio y criterios de éxito. Un buen diseño instruccional alinea objetivos, actividades y evaluación. La evaluación formativa ofrece información durante el aprendizaje para ajustar enseñanza y estudio; la sumativa juzga el logro al final de una unidad.

1. Ética de la IA en educación — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Introducción, objetivos y plan de aprendizaje — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Define tu objetivo de aprendizaje, evalúa tus conocimientos actuales y crea un archivo de trabajo y evidencias para el curso.

Evaluación y finalización: Al final del módulo, el estudiante debe poder explicar claramente el alcance, los límites y su propio objetivo de aprendizaje.

Este módulo enseña los conceptos fundamentales, la terminología profesional y las diferencias importantes de Ética de la IA en educación mediante ejemplos realistas de Educación, enseñanza y formación. Un objetivo de aprendizaje debe describir una acción observable del estudiante, no solo lo que cubrirá el docente. La validez pregunta si la evaluación mide el resultado previsto y la fiabilidad si la puntuación es suficientemente consistente.

1. Ética de la IA en educación — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Conceptos fundamentales y terminología profesional — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Crea un mini glosario de al menos diez términos, explica cada uno con tus palabras y añade un ejemplo de uso.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder definir términos con precisión, distinguir conceptos relacionados y utilizarlos en el contexto adecuado.

Este módulo conecta los principios, modelos y marcos esenciales de Ética de la IA en educación y analiza sus supuestos, utilidad y limitaciones dentro de Educación, enseñanza y formación. Niveles cognitivos como los de Bloom ayudan a avanzar desde recordar y explicar hacia aplicar, analizar, evaluar y crear. La retroalimentación es más útil cuando es específica, oportuna y vinculada a criterios de éxito.

1. Ética de la IA en educación — Principios, modelos y marcos esenciales — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Principios, modelos y marcos esenciales — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Principios, modelos y marcos esenciales — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Principios, modelos y marcos esenciales — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Principios, modelos y marcos esenciales — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Compara dos enfoques o modelos según fortalezas, limitaciones, datos necesarios y resultados esperados.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder justificar la elección de un modelo o marco y explicar sus limitaciones.

Este módulo presenta las herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales de Ética de la IA en educación, desde la recopilación de entradas hasta la documentación y preparación de resultados en Educación, enseñanza y formación. La evaluación formativa ofrece información durante el aprendizaje para ajustar enseñanza y estudio; la sumativa juzga el logro al final de una unidad. El diseño inclusivo ofrece varias formas de acceder a información, participar y demostrar aprendizaje.

1. Ética de la IA en educación — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Herramientas, recursos y flujos de trabajo profesionales — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Diseña un flujo de trabajo con entrada, herramienta/recurso, paso, salida, punto de control y evidencia conservada.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder elegir herramientas adecuadas y construir un flujo de trabajo trazable de principio a fin.

Este módulo convierte Ética de la IA en educación en métodos aplicables paso a paso, con selección del método, secuencia, puntos de decisión, controles y verificación del resultado en Educación, enseñanza y formación. La validez pregunta si la evaluación mide el resultado previsto y la fiabilidad si la puntuación es suficientemente consistente. Un buen diseño instruccional alinea objetivos, actividades y evaluación.

1. Ética de la IA en educación — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Métodos, técnicas y aplicación paso a paso — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Elige una tarea realista y divídela en preparación, ejecución, verificación y mejora, definiendo un criterio de éxito para cada fase. Diseña una lección breve: dos objetivos observables, una actividad para cada uno, una comprobación formativa, una tarea sumativa, criterios de éxito, forma de retroalimentación y una adaptación para necesidades diferentes.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder aplicar un método, explicar su secuencia y demostrar cómo se verifica el resultado.

Este módulo desarrolla habilidades en Ética de la IA en educación mediante práctica guiada, adaptación, retroalimentación, diagnóstico de errores y mejora iterativa en Educación, enseñanza y formación. La retroalimentación es más útil cuando es específica, oportuna y vinculada a criterios de éxito. Un objetivo de aprendizaje debe describir una acción observable del estudiante, no solo lo que cubrirá el docente.

1. Ética de la IA en educación — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Práctica guiada y desarrollo de habilidades — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Realiza la misma tarea en dos escenarios diferentes y compara qué pasos cambian y por qué. Diseña una lección breve: dos objetivos observables, una actividad para cada uno, una comprobación formativa, una tarea sumativa, criterios de éxito, forma de retroalimentación y una adaptación para necesidades diferentes.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder utilizar retroalimentación, identificar errores y producir una segunda versión mejorada.

Este módulo lleva Ética de la IA en educación al nivel de resolución de problemas y toma de decisiones mediante casos realistas de Educación, enseñanza y formación, con información incompleta, presión de tiempo y objetivos en conflicto. El diseño inclusivo ofrece varias formas de acceder a información, participar y demostrar aprendizaje. Niveles cognitivos como los de Bloom ayudan a avanzar desde recordar y explicar hacia aplicar, analizar, evaluar y crear.

1. Ética de la IA en educación — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Casos reales, resolución de problemas y toma de decisiones — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Prepara un análisis de caso separado en problema, hechos verificados, supuestos, opciones, solución elegida y justificación. Diseña una lección breve: dos objetivos observables, una actividad para cada uno, una comprobación formativa, una tarea sumativa, criterios de éxito, forma de retroalimentación y una adaptación para necesidades diferentes.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder comparar opciones bajo incertidumbre y defender una decisión con evidencia y razonamiento claro.

Este módulo aborda calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales en Ética de la IA en educación, incluida la precisión, privacidad, responsabilidad y documentación en Educación, enseñanza y formación. Un buen diseño instruccional alinea objetivos, actividades y evaluación. La evaluación formativa ofrece información durante el aprendizaje para ajustar enseñanza y estudio; la sumativa juzga el logro al final de una unidad.

1. Ética de la IA en educación — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Calidad, ética, riesgo, seguridad y estándares profesionales — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Crea una lista de control con al menos cinco riesgos, controles preventivos, métodos de verificación y pasos de escalamiento.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder definir criterios de calidad y ética, identificar riesgos importantes y recomendar controles adecuados.

Este módulo avanzado integra el conocimiento de Ética de la IA en educación en un proyecto que combina objetivo, alcance, tareas, recursos, indicadores de calidad y entregables para Educación, enseñanza y formación. Un objetivo de aprendizaje debe describir una acción observable del estudiante, no solo lo que cubrirá el docente. La validez pregunta si la evaluación mide el resultado previsto y la fiabilidad si la puntuación es suficientemente consistente.

1. Ética de la IA en educación — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Práctica avanzada, proyecto e integración laboral — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Diseña un pequeño proyecto final con objetivo, alcance, cinco tareas, dos riesgos, dos indicadores de calidad y un entregable concreto. Diseña una lección breve: dos objetivos observables, una actividad para cada uno, una comprobación formativa, una tarea sumativa, criterios de éxito, forma de retroalimentación y una adaptación para necesidades diferentes.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder integrar varias habilidades en un proyecto y demostrar la relación entre el plan y el resultado real.

El módulo final sintetiza lo aprendido en Ética de la IA en educación, lo convierte en portafolio y aplicación profesional en Educación, enseñanza y formación y prepara para el examen final. Niveles cognitivos como los de Bloom ayudan a avanzar desde recordar y explicar hacia aplicar, analizar, evaluar y crear. La retroalimentación es más útil cuando es específica, oportuna y vinculada a criterios de éxito.

1. Ética de la IA en educación — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Objetivos de aprendizaje y conocimientos esenciales del tema
2. Ética de la IA en educación — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Conceptos, términos y su importancia práctica
3. Ética de la IA en educación — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Aplicación paso a paso de un método, herramienta o flujo de trabajo
4. Ética de la IA en educación — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Caso realista, tarea aplicada y análisis de errores
5. Ética de la IA en educación — Evaluación final, portafolio y aplicación profesional — Comprobación de conocimientos, control de calidad y evaluación breve

Práctica: Selecciona tus tres mejores trabajos del curso y describe en cada uno el problema, método, resultado, evidencia y próxima mejora. Diseña una lección breve: dos objetivos observables, una actividad para cada uno, una comprobación formativa, una tarea sumativa, criterios de éxito, forma de retroalimentación y una adaptación para necesidades diferentes.

Evaluación y finalización: El estudiante debe poder combinar conceptos, métodos, análisis de casos y controles de calidad para demostrar competencia en la evaluación final.